【正文】 ，他們首先注意到的一定是你的客戶。判斷競爭者強(qiáng)項和弱項的信息要素主要有：產(chǎn)品、代理商/分銷渠道、營銷與銷售、運作、研究和工程能力、總成本、財務(wù)實力、組織、綜合管理能力、公司業(yè)務(wù)組合，等等。 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究客戶流失的不足運營商普遍采用的數(shù)據(jù)挖掘方法，有嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯性強(qiáng)等優(yōu)點，但也有其局限性。 沒有考慮外界環(huán)境的影響只對運營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，沒有考慮外界環(huán)境的影響。但外界環(huán)境，包括競爭者和行業(yè)環(huán)境，對運營商的客戶流失有著重要的影響，不考慮外界環(huán)境，顯然不夠全面。 客戶挽留的實際效果差，某運營商有266個大客戶有離網(wǎng)預(yù)警，結(jié)果有233個是呼叫不通，有32個有離網(wǎng)傾向，1個是挽留成功。這樣的成功率，很顯然太低。就像明明知道某些人得了癌癥，但是我們也沒有什么辦法，只能做一些人道關(guān)懷。月客戶流失率的計算方法：（C0+A1C1）/C0，其中，C0＝為月初客戶人數(shù)，A1為新增的客戶數(shù)，C1為月末客戶數(shù)。張高峰在《流失預(yù)警模型在移動行業(yè)客戶保留中的應(yīng)用》一文中，根據(jù)實際情況和估算，假設(shè)了一個地市運營商，有1,000,000個用戶，月流失率為5%，其中高價值用戶20萬，流失率為3%，一般用戶80萬，%。其在應(yīng)用流失預(yù)警模型后，[22]。計算公式為：可以成功挽留的高價值用戶數(shù)=總用戶數(shù)*高價值用戶比例*預(yù)警高危用戶比例*高價值用戶的平均流失率*模型提升效果*接觸成功率*接觸到的用戶的成功挽留率。 模型評價總用戶數(shù)1,000,000高價值用戶比例20%預(yù)警高危用戶比例10%高價值用戶的平均流失率3%模型提升效果5接觸成功率50%接觸到的用戶的成功挽留率30%成功挽留的高價值用戶數(shù)450在應(yīng)用流失預(yù)警模型后，總體流失率=（50,000450）/1,000,000=%，與之前的5%相差無幾。為了提高效益，我們有必要對在對客戶進(jìn)行細(xì)分的基礎(chǔ)上，對細(xì)分客戶群的流失進(jìn)行分析和預(yù)警。這樣，也更利于運營商針對細(xì)分客戶群采取有針對性的策略，以降低客戶流失率。當(dāng)然如果與上述以流失預(yù)警模型為基礎(chǔ)的一對一挽留相結(jié)合，就能更大地降低客戶流失率。 客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系 在客戶流失研究中引入競爭情報上述第一節(jié)從理論上說明了競爭情報是客戶流失管理的基礎(chǔ)和工具，第二節(jié)通過案例說明了客戶流失的內(nèi)外部原因以及引入競爭情報研究的必要性，第三節(jié)通過研究外部環(huán)境信息的必要性、第四節(jié)通過數(shù)據(jù)挖掘的局限性進(jìn)一步闡述了在客戶流失研究中引入競爭情報的必要性。相對于內(nèi)部運營數(shù)據(jù)來說，獲得的外部環(huán)境的信息往往不夠準(zhǔn)確、完整。如何分析大量的外部環(huán)境真真假假的、有時是支離破碎的信息，需要一套系統(tǒng)化的方法。運營商應(yīng)以競爭情報為基礎(chǔ)，利用對所得的情報的系統(tǒng)化研究，來決定自己的策略和戰(zhàn)略，以爭取和挽留客戶。 風(fēng)險分析與客戶流失風(fēng)險風(fēng)險分析是一門理論性與實用性均很強(qiáng)的邊緣學(xué)科，它廣泛地應(yīng)用各種定性、定量的方法對風(fēng)險進(jìn)行辨識、估計和評價。風(fēng)險分析的方法大致可分為客觀與主觀分析兩種。就電信運營商的客戶流失來說，客觀分析主要是根據(jù)運營的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；主觀分析在電信客戶流失研究中雖有所應(yīng)用，但仍很欠缺；如何利用專家的判斷，使主觀估計客觀化、符合實際，就是本節(jié)旨在討論的問題。就此本節(jié)應(yīng)用德爾菲法、層次分析法和模糊數(shù)學(xué)，對移動通信的客戶流失風(fēng)險進(jìn)行分析。根據(jù)前面的分析，客戶流失的原因是多方面的，客戶流失不僅與運營商自身的情況有關(guān)，還與為客戶服務(wù)的運營商的能力、運營商的競爭對手的競爭能力、客戶所在單位的移動通信消費政策、行業(yè)環(huán)境有關(guān)。本節(jié)用層次分析法和模糊綜合評價法，構(gòu)造個人客戶流失的流失風(fēng)險指標(biāo)體系。 層次分析層次分析是一種實用的多準(zhǔn)則評價方法，這種方法采用相對標(biāo)度的方式，充分利用了人的經(jīng)驗和判斷能力。應(yīng)用層次分析，首先要構(gòu)造一個層次分析結(jié)構(gòu)模型，為此需要對研究系統(tǒng)進(jìn)行認(rèn)真深入的分析，弄清系統(tǒng)的范圍、所包含的因素、因素間的關(guān)系以及最終要解答的問題[23]?？蛻袅魇Ч芾硎沁\營商經(jīng)營管理的核心內(nèi)容之一，客戶流失風(fēng)險分析是客戶流失管理的基礎(chǔ)。風(fēng)險指標(biāo)體系的建立，有利于運營商有針對性地對客戶流失進(jìn)行管理。通過對資料的研究和專家調(diào)查，確定了移動通信個人客戶流失風(fēng)險指標(biāo)[2426]。這里的客戶流失，指的是自愿的客戶流失（相對因欺詐、不付款、使用不足而造成的非自愿的客戶流失）；這些指標(biāo)都是直接影響個人客戶流失的指標(biāo)，考慮的是風(fēng)險指標(biāo)對全部客戶的流失風(fēng)險的影響程度。各指標(biāo)對客戶流失的影響程度不同。為了反映各個指標(biāo)的重要程度，對各指標(biāo)應(yīng)賦予相應(yīng)的權(quán)重。對多位專家進(jìn)行了共四輪的問卷調(diào)查。第一輪確定各層次的指標(biāo)；第二輪依模型構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣，進(jìn)而用方根法或和積法求矩陣的特征向量和特征根，并進(jìn)行一致性檢驗。具有滿意一致性的判斷矩陣對應(yīng)的特征向量的各分量即為各個指標(biāo)對上層的權(quán)重，記：X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8對指標(biāo)Y1的權(quán)重為a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18，A1=（a11，a12，a13，a14，a15，a16，a17，a18），…，X24，X25，X26，X27對指標(biāo)Y4的權(quán)重為a51，a52，a53，a54，A5=（a51，a52，a53，a54），而Y1，Y2，Y3，Y4對指標(biāo)Z的權(quán)重設(shè)為a1，a2，a3，a4，a5且A=（a1，a2，a3，a4，a5），把多個專家的結(jié)果平均；第三輪與第二輪類似，把第二輪的結(jié)果反饋給專家，專家的意見可能會有所變化，再次計算各指標(biāo)權(quán)重；第四輪根據(jù)反饋的問題進(jìn)行補(bǔ)充調(diào)查；第三輪和第四輪還讓專家對某兩家運營商在各個指標(biāo)的表現(xiàn)進(jìn)行了兩輪的打分（）。 模糊層次分析1. 德爾菲法屬于主觀定性估計，不同評價者的主觀判斷會存在差異，也會由于主觀判斷的模糊性而影響客觀實際的明晰性，所以應(yīng)將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于專家意見的收集和整理。(1) 建立評價對象集合，可以將運營商的客戶流失風(fēng)險作為評價對象。(2) 建立評價因素集合，即為X={ X1，X2，X3，…，X27}，表示前述4個方面的各因素指標(biāo)。(3) 建立評價評語集合，專家對這些因素逐個給出評語。在此將各個指標(biāo)的評語分為4個等級，以衡量被評價的運營商在該指標(biāo)上的表現(xiàn)。設(shè)所確立的等級集合的評語集合為W：W={W1，W2，W3，W4}，其中W1，W2，W3，W4分別表示為優(yōu)、良、中、差，或很有利、有利、一般、不利，對應(yīng)的相關(guān)流失風(fēng)險的大小程序為低、較低、中等、較高。27 層次分析模型一級指標(biāo)二級指標(biāo)權(quán)數(shù)優(yōu)先級客戶流失風(fēng)險（Z）運營商的能力（Y1）價格（X1）%網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量（X2）%增值業(yè)務(wù)（X3）%服務(wù)（X4）%品牌形象（X5）%渠道（X6）%計費（X7）%合作伙伴（X8）%競爭者的競爭能力（Y2）價格（X9）%2促銷行為（X10）%2策反（X11）%1新業(yè)務(wù)（X12）%1個人客戶的屬性（Y3）年齡（X13）%性別（X14）%地區(qū)（X15）%在網(wǎng)時間（X16）%ＡＲＰＵ（X17）%市話占總通話量比例（X18）%聯(lián)系人數(shù)量（X19）%投訴次數(shù)（X20）%單位的移動通信消費政策（Y4）報銷話費額度（X21）%成本控制方法（X22）%通信解決方案（X23）%行業(yè)環(huán)境（Y5）政策與監(jiān)管（X24）%2經(jīng)濟(jì)（X25）%3技術(shù)（X26）%3人口（X27）%32. 確定評價隸屬矩陣以上指標(biāo)雖然可以得到確定的評語，但其合理性卻有較強(qiáng)的模糊性。因此在確定各個指標(biāo)對評語集合W的隸屬度時，仍可以按照德爾菲法請若干專家為評價組，對每一個因素進(jìn)行評判，從而減輕了“多數(shù)人說了算”的影響，并不一定要評價組得出一致意見，使這種主觀估計更具客觀性。于是得到因素集合X中Xj對評語集合W的隸屬向量Rj={rj1，rj2，rj3，rj4}，j=1，2，3，…，27，rjn（n=1，2，3，4）的取值方法為：收集專家的評分意見，得到對于指標(biāo)Xj 有Wj1 個W1評語，Wj2 個W2評語，Wj3 個W3評語，Wj4 個W4評語。則rj1=Wj1/∑Wjn，rj2=Wj2/∑Wjn，rj3=Wj3/∑Wjn，rj4=Wj4/∑Wjn，（∑Wjn= Wj1+Wj2+Wj3+Wj4）于是影響YYYY4的隸屬向量構(gòu)成的4個隸屬矩陣分別為：Ry1=（R1，R2，R3，R4，R5，R6，R7，R8）T，Ry2=（R9，R10，R11，R12）T，Ry3=（R13，R14，R15，R16，R17，R18，R19，R20）T，Ry4=（R21，R22，R23）T，Ry5=（R9，R10，R11，R12）T。3. 模糊綜合評判在前面的層次分析模型中把影響客戶流失的指標(biāo)分為二個層次，所以進(jìn)行二次模糊評判。（1）一級模糊評判，在確定了底層層次指標(biāo)對評語集合V的隸屬度矩陣后，可通過模糊矩陣合成對第一層次目標(biāo)進(jìn)行單因素模糊評價，即確定YYYY4對W的隸屬度矩陣（2）二級模糊評判，再使用模糊矩陣合成，進(jìn)而就可以確定Z對評價集合W的隸屬度向量。要進(jìn)行評判首先要選擇評判函數(shù)。首先介紹以下2 個模糊算子。(1) （∧，∨）運算規(guī)則（即取大取小法）A（∧，∨）Z=max｛min（a1，r1j），min（a2，r2j）， Λ，min（am，rmj）｝ 可以看出，最終有一個評價指標(biāo)的貢獻(xiàn)被考慮，ai表示當(dāng)?shù)趈個對象的評判結(jié)果僅以kj 來描述時所能達(dá)到的最大隸屬度。(2) （，∨）運算規(guī)則（即取大取積法）A（，∨）=max｛a1r1j，a2r2j，Λ，amrmj｝應(yīng)用此模糊算子對，最終也只有一個評價指標(biāo)被考慮，但也或多或少地考慮了其他指標(biāo)的影響。因此，此算子中，ai 與在（∧，∨）中有相同的意義。 實例分析采用上述方法對某運營商客戶流失風(fēng)險進(jìn)行分析和評價。(1) 確定權(quán)重及隸屬矩陣對競爭者的競爭能力Y2按照第2部分中確定權(quán)重的方法得到4個指標(biāo)因素的權(quán)重為A2=（，，），同理，可以給出A1，A3，A4，A5，A。A=（，，）。，其中對競爭者的能力的打分如下： 專家對某運營商的打分專家一專家二專家三專家四價格4344促銷行為4334策反1431新業(yè)務(wù)1331：Ry2=同理可以算出Ry1，Ry3，Ry4，Ry5。(2) 進(jìn)行模糊綜合評價第1， 進(jìn)行一級模糊綜合評價 〈∧，∨〉取大取小法 在〈∧，∨〉中，權(quán)重矩陣A 中元素ai 與評判矩陣Ryj 兩者之間依次取其小值，記為符號“∧”，而ai 與Ryj 之間依次取其極大值，記作符號“∨”，具體運算如下：B2=A2Ry2=｛［（∧0）∨（∧0）∨（∧）∨（∧）］［（∧0）∨（∧0）∨（∧0）∨（∧0）］［（∧）∨（∧）∨（∧）∨（∧）］［（∧）∨（∧）∨（∧）∨（∧0）］｝=｛［0∨0∨∨］［0∨0∨0∨0］［∨∨∨］［∨∨∨0］｝=把此矩陣歸一得，B2＝，同理求得BBB4和B5。第2， 進(jìn)行二級模糊綜合評價＝C＝A，得到C＝，歸一化后得C＝C中列出的是該運營商相對于評價評語所得綜合隸屬度，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)最大隸屬度原則，取其中最大者的等級為客戶流失風(fēng)險的評定等級。所得的流失風(fēng)險為中等。第3， （，∨）取大取積法 如果在評價結(jié)果中出現(xiàn)最大值有2個相同的情況，應(yīng)以以下原則處理：(a) 靠近次大級定級。(b) 應(yīng)用（，∨）法。這種方法是取最小值改為乘積，然后取極大值。按照取大取積法求解得出綜合隸屬度。 結(jié)論如果等級評語集合中各元素還規(guī)定了具體分?jǐn)?shù)，如（90 80 70 55）T，就可以計算出上述運營商的客戶流失風(fēng)險的綜合分?jǐn)?shù)，M=RC=。根據(jù)分析結(jié)果，兩者風(fēng)險皆為中等且得分基本持平；事實上兩運營商的競爭處于膠著狀態(tài)，雙方的流失率都較高，驗證了本分析結(jié)果。（只列了排在前18位的指標(biāo)）。排在前3位的是客戶所在單位的移動通信消費政策中的三項指標(biāo)；46位的是客戶屬性中的指標(biāo)；在運營商的能力的各項指標(biāo)中，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、計費明確性排在前列，而自身價格僅僅排在第三位；競爭者的競爭能力的各項指標(biāo)中，策反高居第一位。，得A=（，，），可以看出客戶自身的屬性和客戶所在單位的移動通信消費政策所占的權(quán)重之和接近70%。上述數(shù)據(jù)充分說明了應(yīng)對客戶進(jìn)行細(xì)分，并且應(yīng)大力發(fā)展集團(tuán)客戶，以加強(qiáng)個人客戶的粘性。如何將有關(guān)風(fēng)險分析的定性分析和定量分析相結(jié)合，從客觀估計和主觀估計中尋找合成估計方式是風(fēng)險分析方法不斷改進(jìn)的突破口。層次分析法在風(fēng)險分析中應(yīng)用日益深入；用模糊數(shù)學(xué)的手段進(jìn)行綜合評價是行之有效的先進(jìn)方法。運營商普遍采用的數(shù)據(jù)挖掘，只分析了客戶的屬性；本節(jié)把客戶所在單位、運營商及其競爭者的相關(guān)屬性都納入分析模型中，從更廣泛的范圍討論了客戶流失風(fēng)險，建立了更為完整的客戶流失風(fēng)險指標(biāo)體系，為下章的客戶流失預(yù)警分析打下了基礎(chǔ)。72 二級指標(biāo)在客戶流失風(fēng)險中所占權(quán)數(shù)（排在前18位的指標(biāo)）3 FBI的情報預(yù)警體系及電信企業(yè)的預(yù)警指標(biāo)與流程 競爭情報的預(yù)警功能與客戶流失預(yù)警客戶流失預(yù)警是一種行為，它通過離網(wǎng)調(diào)研、數(shù)據(jù)挖掘和競爭情報等方法，分析出潛在流失客戶數(shù)據(jù)，以采取應(yīng)對策略，防止客戶流失。競爭情報的一項重要作用就是充當(dāng)企業(yè)的預(yù)警系統(tǒng)[27]。通過對競爭情報搜集和分析可以及早發(fā)現(xiàn)市場風(fēng)險和競爭劣勢，采取應(yīng)對策略，規(guī)避失敗風(fēng)險。競爭情報所具有的預(yù)警功能都與客戶流失息息相關(guān)[28]：1. 應(yīng)用競爭情報，可以跟蹤技術(shù)變化。奧地利著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼得稱技術(shù)創(chuàng)新是“毀滅性的”，因為新技術(shù)的興起常常導(dǎo)致原有技術(shù)過時。對手的新技術(shù)常常使本企業(yè)的客戶轉(zhuǎn)向?qū)κ?，造成客戶流失。如，一直作為移動運營企業(yè)中的挑戰(zhàn)者的中國聯(lián)通，推出了CDMA手機(jī)，近來又推出了雙模手機(jī)，給中國移動造成了